Yapay zeka - Artificial intelligence
|Bir dizinin parçası|
|Yapay zeka|
Yapay zeka ( Al ), bir istihbarat gösterdiği makineleri farklı olarak, doğal istihbarat insanlar tarafından gösterilir ve hayvanlar . Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı " akıllı ajanların " çalışması olarak tanımlar : çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemler gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Halk arasında, "yapay zeka" terimi genellikle insanların "öğrenme" ve "problem çözme" gibi insan zihniyle ilişkilendirdiği "bilişsel" işlevleri taklit eden makineleri (veya bilgisayarları) tanımlamak için kullanılır .
Makineler gittikçe daha yetenekli hale geldikçe, "zeka" gerektirdiği düşünülen görevler, genellikle AI etkisi olarak bilinen bir fenomen olan AI tanımından çıkarılır . Tesler'in Teoremindeki bir espri, "AI henüz yapılmamış şeydir" diyor. Örneğin, optik karakter tanıma , rutin bir teknoloji haline gelen AI olarak kabul edilen şeylerin dışında tutulur. Genel olarak AI olarak sınıflandırılan modern makine yetenekleri arasında insan konuşmasını başarıyla anlamak , stratejik oyun sistemlerinde ( satranç ve Go gibi ) en üst düzeyde rekabet etmek , otonom olarak çalışan arabalar , içerik dağıtım ağlarında akıllı yönlendirme ve askeri simülasyonlar bulunur .
Yapay zeka, 1955'te akademik bir disiplin olarak kuruldu ve o zamandan beri birkaç iyimserlik dalgası yaşadı, ardından hayal kırıklığı ve finansman kaybı (" AI kışı " olarak bilinir ), ardından yeni yaklaşımlar, başarı ve yenilenen finansman geldi . Yapay zeka araştırması, tarihinin çoğu boyunca birbirleriyle iletişim kuramayan alt alanlara bölünmüştür. Bu alt alanlar, belirli hedefler (örn. " Robotik " veya " makine öğrenimi "), belirli araçların kullanımı (" mantık " veya yapay sinir ağları ) veya derin felsefi farklılıklar gibi teknik hususlara dayanır . Alt alanlar ayrıca sosyal faktörlere (belirli kurumlar veya belirli araştırmacıların çalışmaları) dayanmaktadır.
YZ araştırmasının geleneksel sorunları (veya hedefleri) akıl yürütme , bilgi temsili , planlama , öğrenme , doğal dil işleme , algılama ve nesneleri hareket ettirme ve kullanma becerisini içerir. Genel zeka , alanın uzun vadeli hedefleri arasındadır. Yaklaşımlar arasında istatistiksel yöntemler , hesaplamalı zeka ve geleneksel sembolik yapay zeka bulunur . AI'da, arama ve matematiksel optimizasyon sürümleri , yapay sinir ağları ve istatistik, olasılık ve ekonomiye dayalı yöntemler dahil olmak üzere birçok araç kullanılır . AI alanı bilgisayar bilimi , bilgi mühendisliği , matematik , psikoloji , dilbilim , felsefe ve diğer birçok alandan yararlanır.
Alan, insan zekasının "onu simüle etmek için bir makinenin yapılabileceği kadar kesin olarak tanımlanabileceği" varsayımına dayanıyordu. Bu, insan benzeri zeka ile donatılmış yapay varlıklar yaratmanın akıl ve etiği hakkında felsefi argümanlar doğurur. Bu konular antik çağlardan beri mit , kurgu ve felsefe tarafından araştırılmıştır . Bazı insanlar, AI'nın hız kesmeden ilerlemesi halinde insanlık için bir tehlike olduğunu düşünüyor. Diğerleri, önceki teknolojik devrimlerin aksine AI'nın kitlesel işsizlik riski yaratacağına inanıyor .
Yirmi birinci yüzyılda, yapay zeka teknikleri, bilgisayar gücündeki eşzamanlı ilerlemeleri , büyük miktarda veriyi ve teorik anlayışı takiben yeniden canlandı ; ve AI teknikleri, teknoloji endüstrisinin önemli bir parçası haline geldi ve bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği ve yöneylem araştırmasındaki birçok zorlu sorunun çözülmesine yardımcı oldu .
Tarih
Düşünce özellikli yapay varlıklar olarak ortaya cihazları öykü anlatımına antik dönemde ve olduğu gibi, kurgu yaygın olmuştur Mary Shelley 'in Frankenstein ya Karel Čapek ' ın RUR (Rossum'un Universal Robots) . Bu karakterler ve onların kaderleri, şimdi yapay zeka etiğinde tartışılan aynı konuların çoğunu gündeme getirdi .
Mekanik veya "biçimsel" akıl yürütme çalışmaları antik çağdaki filozoflar ve matematikçilerle başladı . Matematiksel mantık çalışma doğrudan açtı Alan Turing'in 'ın hesaplama teorisinde bir makine, '0' ve '1' olarak basit gibi semboller karıştırma yoluyla, matematiksel kesinti herhangi bir akla eylemi taklit öne sürdü. Dijital bilgisayarların herhangi bir biçimsel akıl yürütme sürecini simüle edebileceğine dair bu anlayış, Kilise-Turing tezi olarak bilinir . Nörobiyoloji , bilgi teorisi ve sibernetikteki eşzamanlı keşiflerin yanı sıra , bu, araştırmacıları elektronik bir beyin inşa etme olasılığını düşünmeye yönlendirdi. Turing, soruyu bir makinenin akıllı olup olmadığından "makinelerin akıllı davranış göstermesinin mümkün olup olmadığına" değiştirmeyi önerdi. Şimdi genel olarak AI olarak tanınan ilk çalışma, McCullouch ve Pitts'in Turing-tamamlanmış "yapay nöronlar" için 1943 resmi tasarımıydı .
AI araştırması alanı doğdu bir atölye de Dartmouth College dönem "Yapay Zeka" tarafından icat edildi 1956 yılında, John McCarthy sibernetik gelen alanını ayırt ve Sibernetikçi etkisi kaçmayı Norbert Wiener . Katılımcılar Allen Newell ( CMU ), Herbert Simon (CMU), John McCarthy ( MIT ), Marvin Minsky (MIT) ve Arthur Samuel ( IBM ), AI araştırmasının kurucuları ve liderleri oldu. Onlar ve öğrencileri, basının "şaşırtıcı" olarak tanımladığı programlar ürettiler: bilgisayarlar dama stratejilerini öğreniyorlardı (ve 1959'da ortalama bir insandan daha iyi oynuyorlardı), cebirdeki kelime problemlerini çözüyorlardı, mantıksal teoremleri kanıtlıyorlardı ( Mantık Teorisyen , ilk olarak 1956 civarı) ve İngilizce konuşuyor. 1960'ların ortalarına gelindiğinde, ABD'deki araştırmalar ağırlıklı olarak Savunma Bakanlığı tarafından finanse edildi ve dünya çapında laboratuvarlar kuruldu. Yapay zekanın kurucuları gelecek hakkında iyimserdi: Herbert Simon , "makinelerin yirmi yıl içinde bir insanın yapabileceği herhangi bir işi yapma kapasitesine sahip olacağını" öngördü. Marvin Minsky , "bir nesil içinde ... 'yapay zeka' yaratma sorunu büyük ölçüde çözülecektir" diye kabul etti.
Kalan görevlerden bazılarının zorluğunu fark edemediler. İlerleme yavaşladı ve 1974'te, Sir James Lighthill'in eleştirisine ve ABD Kongresi'nin daha üretken projeleri finanse etmek için devam eden baskısına yanıt olarak , hem ABD hem de İngiliz hükümetleri AI'daki keşif araştırmalarını kesti. Önümüzdeki birkaç yıl daha sonra , AI projeleri için finansman sağlamanın zor olduğu bir dönem olan " AI kışı " olarak adlandırılacaktı .
1980'lerin başında, AI araştırması, insan uzmanların bilgi ve analitik becerilerini simüle eden bir AI programı biçimi olan uzman sistemlerin ticari başarısıyla yeniden canlandırıldı . 1985 yılına gelindiğinde, AI pazarı bir milyar doları aşmıştı. Aynı zamanda, Japonya'nın beşinci nesil bilgisayar projesi, ABD ve İngiliz hükümetlerine akademik araştırmalar için fon sağlamaları için ilham verdi . Bununla birlikte, 1987'de Lisp Machine pazarının çöküşüyle başlayarak , AI bir kez daha itibarını yitirdi ve ikinci, daha uzun süreli bir ara başladı.
Gelişimi metal oksit yarı iletken (MOS) çok büyük ölçekli entegrasyon (VLSI) şeklinde tamamlayıcı MOS (CMOS) transistör teknolojisi, pratik geliştirilmesi mümkün yapay sinir ağı 1980'lerde (YSA) teknolojisi. Bu alanda dönüm noktası olan bir yayın, Carver A. Mead ve Mohammed Ismail tarafından yazılan 1989 tarihli Analog VLSI Nöral Sistemlerin Uygulanması kitabıdır .
1990'ların sonunda ve 21. yüzyılın başlarında AI, lojistik, veri madenciliği , tıbbi teşhis ve diğer alanlarda kullanılmaya başlandı . Başarı, artan hesaplama gücünden ( bkz.Moore yasası ve transistör sayısı ), belirli problemlerin çözülmesine daha fazla vurgu yapılması, yapay zeka ile diğer alanlar ( istatistik , ekonomi ve matematik gibi ) arasındaki yeni bağlar ve araştırmacıların matematiksel yöntemlere olan bağlılığı ve bilimsel standartlar. Deep Blue , 11 Mayıs 1997'de hüküm süren bir dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenen ilk bilgisayar satranç oynama sistemi oldu .
2011'de bir Jeopardy! yarışma programı gösteri maçında, IBM'in 'ın soru yanıtlama sistemi , Watson , iki büyük mağlup Riziko! şampiyonlar, Brad Rutter ve Ken Jennings , önemli bir farkla. Daha hızlı bilgisayarlar , algoritmik iyileştirmeler ve büyük miktarda veriye erişim , makine öğrenimi ve algısında ilerlemeler sağlamıştır ; veriye aç derin öğrenme yöntemleri 2012 civarında doğruluk ölçütlerine hakim olmaya başladı . Kinect için 3D vücut hareket arayüz sağlar, Xbox 360 ve Xbox One olarak yapmak uzun AI araştırmalar sonucunda ortaya algoritmalar kullanır akıllı kişisel asistanlar içinde akıllı telefonlar . Mart 2016 yılında AlphaGo 5 oyunların arasından 4 kazandı Go Go şampiyonu ile bir maç Lee Sedol ilk olma, bilgisayar Git yapma sistemidir olmadan profesyonel Git oyuncu yenmek için handikapları . 2017 yılında Go Zirve Geleceği , AlphaGo bir kazanan üç oyun maç ile Ke Jie anda kesintisiz iki yıl boyunca sıralamasında dünyada No 1 düzenledi. Bu, Yapay Zekanın geliştirilmesinde önemli bir dönüm noktasının tamamlandığını gösteriyordu çünkü Go, Satranç'tan daha fazla, nispeten karmaşık bir oyun.
Göre Bloomberg'in Jack Clark 2015 içinde AI kullanmak yazılım projelerinin sayısı ile, yapay zeka için bir dönüm yılı oldu Google'dan fazla 2.700 projeye 2012 yılında "sporadik kullanımı" yükselmiştir. Clark ayrıca, görüntü işleme görevlerinde daha düşük hata oranları ile desteklenen, 2012'den bu yana yapay zeka iyileştirmelerini gösteren gerçek veriler sunar. Bunu , bulut bilişim altyapısındaki artış ve araştırma araçları ve veri kümelerindeki artış nedeniyle uygun fiyatlı sinir ağlarındaki artışa bağlıyor. Belirtilen diğer örnekler arasında Microsoft'un bir dilden diğerine otomatik olarak çeviri yapabilen bir Skype sistemi geliştirmesi ve Facebook'un görüntüleri kör insanlara tanımlayabilen sistemi yer alıyor. 2017'de yapılan bir ankette, beş şirketten biri "bazı tekliflere veya süreçlere yapay zekayı dahil ettiklerini" bildirdi. 2016 civarında Çin , hükümet finansmanını büyük ölçüde hızlandırdı; Büyük veri kaynağı ve hızla artan araştırma çıktısı göz önüne alındığında, bazı gözlemciler bunun bir "AI süper gücü" olma yolunda olabileceğine inanıyor. Ancak yapay zeka ile ilgili raporların abartılı olma eğiliminde olduğu kabul edildi.
Temel bilgiler
Bilgisayar bilimi, yapay zeka araştırmasını " akıllı ajanların " çalışması olarak tanımlar : çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemler gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Daha ayrıntılı bir tanım, yapay zekayı "bir sistemin harici verileri doğru bir şekilde yorumlama, bu tür verilerden öğrenme ve bu öğrendiklerini esnek adaptasyon yoluyla belirli hedeflere ve görevlere ulaşmak için kullanma yeteneği" olarak karakterize eder.
Tipik bir yapay zeka, ortamını analiz eder ve başarı şansını en üst düzeye çıkaran eylemler gerçekleştirir. Bir AI'nın amaçlanan fayda işlevi (veya hedefi) basit ("AI bir Go oyunu kazanırsa 1 , aksi takdirde 0") veya karmaşık ("Geçmişte başarılı olanlara matematiksel olarak benzer eylemler gerçekleştirin") olabilir. Hedefler açıkça tanımlanabilir veya teşvik edilebilir. YZ, " pekiştirmeli öğrenme " için programlanmışsa , hedefler, bazı davranış türlerini ödüllendirerek veya diğerlerini cezalandırarak dolaylı olarak teşvik edilebilir. Alternatif olarak, evrimsel bir sistem, hayvanların doğal olarak yiyecek bulmak gibi belirli hedefleri arzulayacak şekilde evrimleşmelerine benzer şekilde, yüksek skorlu AI sistemlerini mutasyona uğratmak ve tercihen kopyalamak için bir " uygunluk işlevi " kullanarak hedefler oluşturabilir. En yakın komşu gibi bazı yapay zeka sistemleri, analoji yoluyla akıl yürütmek yerine, bu sistemlere, hedeflerin eğitim verilerinde örtük olduğu ölçüde hariç, genel olarak hedef verilmez. Bu tür sistemler, hedef olmayan sistem "hedefi" kendi dar sınıflandırma görevini başarılı bir şekilde gerçekleştirmek olan bir sistem olarak çerçevelenirse, yine de kıyaslanabilir.
Yapay zeka genellikle algoritmaların kullanımı etrafında döner . Algoritma, mekanik bir bilgisayarın yürütebileceği belirsiz olmayan talimatlar dizisidir. Karmaşık bir algoritma genellikle diğer, daha basit algoritmaların üzerine inşa edilir. Basit bir algoritma örneği, tic-tac-toe'da oynamak için aşağıdaki (ilk oyuncu için en uygun) tariftir :
- Birinin bir "tehdidi" varsa (yani, arka arkaya iki tane), kalan kareyi alın. Aksi takdirde,
- Eğer bir hamle aynı anda iki tehdit oluşturmak için "çatal atarsa", o hamleyi oynayın. Aksi takdirde,
- boşsa merkez kareyi alın. Aksi takdirde,
- rakibiniz bir köşede oynadıysa, karşı köşeyi alın. Aksi takdirde,
- varsa boş bir köşeyi alın. Aksi takdirde,
- herhangi bir boş kareyi alın.
Birçok AI algoritması, verilerden öğrenme yeteneğine sahiptir; yeni buluşsal yöntemler (geçmişte işe yaramış stratejiler veya "pratik kurallar") öğrenerek kendilerini geliştirebilirler veya kendileri başka algoritmalar yazabilirler. Bayes ağları, karar ağaçları ve en yakın komşular dahil olmak üzere aşağıda açıklanan "öğrenicilerden" bazıları teorik olarak (sonsuz veri, zaman ve bellek verildiğinde) matematiksel işlevlerin hangi kombinasyonunun en iyi tanımlayacağı da dahil olmak üzere herhangi bir işlevi tahmin etmeyi öğrenebilirler . dünya. Bu öğreniciler, bu nedenle, olası her hipotezi dikkate alarak ve bunları verilerle eşleştirerek mümkün olan tüm bilgileri elde edebilirler. Pratikte, bir problemi çözmek için gereken zamanın katlanarak arttığı " kombinatoryal patlama " olgusu nedeniyle her olasılığı değerlendirmek nadiren mümkündür . Yapay zeka araştırmalarının çoğu, yararlı olma ihtimali düşük olan geniş bir olasılık yelpazesinin nasıl belirlenip bunlardan nasıl kaçınılacağını bulmayı içerir. Bir harita görüntüleme ve en kısa sürüş rotasına ararken Örneğin, Denver için New York'ta Doğu'da, çoğu durumda, atabilir yoluyla herhangi bir yol bakarak atlamak San Francisco ya da uzak Batı'ya diğer alanlarda; bu nedenle, A * gibi bir yol bulma algoritmasını kullanan bir yapay zeka, olası her yolun dikkatlice düşünülmesi gerektiğinde ortaya çıkacak kombinasyon patlamasından kaçınabilir.
Yapay zekaya yönelik ilk (ve anlaşılması en kolay) yaklaşım sembolizmdi (biçimsel mantık gibi): "Eğer sağlıklı bir yetişkinin ateşi varsa, o zaman grip olabilir ". İkinci ve daha genel bir yaklaşım Bayesci çıkarımdır : "Mevcut hastanın ateşi varsa, şu şekilde grip olma olasılığını ayarlayın". Rutin iş yapay zekası uygulamalarında son derece popüler olan üçüncü ana yaklaşım, SVM ve en yakın komşu gibi analojikleştiricilerdir : "Sıcaklığı, semptomları, yaşı ve diğer faktörleri mevcut hastayla çoğunlukla eşleşen bilinen geçmiş hastaların kayıtlarını inceledikten sonra,% X bu hastaların arasında grip olduğu ortaya çıktı ". Dördüncü bir yaklaşımın sezgisel olarak anlaşılması daha zordur, ancak beynin mekanizmasının nasıl çalıştığından esinlenmiştir: Yapay sinir ağı yaklaşımı, kendisini istenen çıktıyla karşılaştırarak ve iç nöronları arasındaki bağlantıların gücünü değiştirerek öğrenebilen yapay " nöronlar " kullanır. yararlı görünen bağlantıları "güçlendirmek" için. Bu dört ana yaklaşım birbiriyle ve evrimsel sistemlerle örtüşebilir; örneğin, sinir ağları çıkarım yapmayı, genellemeyi ve benzetmeler yapmayı öğrenebilir. Bazı sistemler, diğer birçok yapay zeka ve yapay zeka dışı algoritmanın yanı sıra bu yaklaşımların çoğunu örtük veya açık bir şekilde kullanır; en iyi yaklaşım, soruna bağlı olarak genellikle farklılık gösterir.
Öğrenme algoritmaları, geçmişte iyi çalışan stratejiler, algoritmalar ve çıkarımların gelecekte de iyi çalışmaya devam edeceği temelinde çalışır. Bu çıkarımlar, "Güneş son 10.000 gündür her sabah doğduğundan, muhtemelen yarın sabah da doğacak" gibi açık olabilir. " Ailelerin % X'inin coğrafi olarak farklı renk çeşitleriyle farklı türleri vardır, bu nedenle keşfedilmemiş siyah kuğuların var olma ihtimali% Y'dir " gibi farklılıklar gösterilebilir . Öğrenciler ayrıca " Occam'ın usturası " temelinde çalışırlar : Verileri açıklayan en basit teori, en olası olanıdır. Bu nedenle, Occam'ın ustura ilkesine göre, karmaşık teorinin önemli ölçüde daha iyi kanıtlandığı durumlar dışında, bir öğrenci karmaşık teorilere daha basit teorileri tercih edecek şekilde tasarlanmalıdır.
Bir bad üzerine yerleşen aşırı karmaşık teori olarak bilinen geçmişteki tüm eğitim veri sığdırmak gerrymandered overfitting . Pek çok sistem, verilere ne kadar iyi uyduğuna göre bir teoriyi ödüllendirerek, ancak teorinin ne kadar karmaşık olduğuna göre teoriyi cezalandırarak aşırı uyumu azaltmaya çalışır. Klasik aşırı uydurmanın yanı sıra, öğrenciler "yanlış dersi öğrenerek" de hayal kırıklığına uğrayabilirler. Bir oyuncak örneği, yalnızca kahverengi atların ve kara kedilerin resimleri üzerinde eğitilmiş bir görüntü sınıflandırıcının, tüm kahverengi lekelerin muhtemelen at olduğu sonucuna varmasıdır. Gerçek dünyaya bir örnek, insanlardan farklı olarak, mevcut görüntü sınıflandırıcılarının resmin bileşenleri arasındaki uzamsal ilişkiyi belirlememesidir; bunun yerine, insanların bilmediği, ancak belirli türdeki gerçek nesnelerin görüntüleriyle doğrusal olarak ilişkili olan soyut piksel desenlerini öğrenirler. Böyle bir örüntüyü meşru bir görüntünün üzerine hafifçe bindirmek, sistemin yanlış sınıflandırdığı "düşman" bir görüntüye neden olur.
İnsanlarla karşılaştırıldığında, mevcut yapay zeka, insan " sağduyu muhakemesi " nin çeşitli özelliklerinden yoksundur ; en önemlisi, insanlar uzay, zaman ve fiziksel etkileşimler gibi " saf fizik " hakkında akıl yürütmek için güçlü mekanizmalara sahiptir . Bu, küçük çocukların bile "Bu kalemi bir masadan yuvarlarsam yere düşecek" gibi çıkarımlar yapmasını sağlar. İnsanlar ayrıca, "Şehir meclis üyeleri şiddeti savundukları için göstericilere izni reddetti" gibi doğal dildeki cümleleri yorumlamalarına yardımcı olan güçlü bir " halk psikolojisi " mekanizmasına sahiptir (Genel bir YZ, savunuculuk yaptığı iddia edilenlerin ayırt edilmesinde güçlük çeker. şiddet, meclis üyeleri veya göstericilerdir). Bu "ortak bilgi" eksikliği, yapay zekanın çoğu zaman insanlardan farklı, anlaşılmaz görünebilecek şekillerde farklı hatalar yaptığı anlamına gelir. Örneğin, mevcut kendi kendine giden arabalar, yayaların konumu veya niyetleri hakkında tıpkı insanların yaptığı gibi akıl yürütemez ve bunun yerine kazaları önlemek için insan dışı akıl yürütme modlarını kullanmalıdır.
Zorluklar
Mevcut mimarilerin bilişsel yetenekleri, zekanın gerçekten yapabileceklerinin yalnızca basitleştirilmiş bir versiyonunu kullanarak çok sınırlıdır. Örneğin, insan zihni hayattaki farklı olaylara ölçüsüz bir mantık ve mantıksal açıklamalar getirmenin yollarını buldu. Aksi takdirde basit olan bir şey, aynı derecede zor bir problemin insan aklını kullanmak yerine sayısal olarak çözülmesi zor olabilir. Bu, iki sınıf modele yol açar: yapısalcı ve işlevselci. Yapısal modeller, akıl yürütme ve mantık gibi zihnin temel zeka işlemlerini gevşek bir şekilde taklit etmeyi amaçlar. Fonksiyonel model, ilişkili verileri, hesaplanan muadili ile ilgilidir.
Yapay zekanın genel araştırma hedefi, bilgisayarların ve makinelerin akıllı bir şekilde çalışmasına izin veren bir teknoloji yaratmaktır. Genel zeka simülasyonu (veya yaratma) problemi alt problemlere bölünmüştür. Bunlar, araştırmacıların akıllı bir sistemin göstermesini beklediği belirli özelliklerden veya yeteneklerden oluşur. En çok ilgiyi aşağıda açıklanan özellikler almıştır.
Akıl yürütme, problem çözme
İlk araştırmacılar, insanların bulmacaları çözerken veya mantıksal çıkarımlar yaparken kullandıkları, adım adım akıl yürütmeyi taklit eden algoritmalar geliştirdiler. 1980'lerin sonlarında ve 1990'larda, AI araştırması , olasılık ve ekonomiden kavramları kullanarak belirsiz veya eksik bilgilerle başa çıkmak için yöntemler geliştirdi .
Bu algoritmalar, büyük akıl yürütme problemlerini çözmek için yetersiz olduklarını kanıtladı çünkü bir "kombinasyon patlaması" yaşadılar: problemler büyüdükçe katlanarak yavaşladılar. İnsanlar bile, erken AI araştırmalarının modelleyebileceği adım adım çıkarımı nadiren kullanıyor. Sorunlarının çoğunu hızlı, sezgisel yargılarla çözerler.
Bilgi temsili
Bilgi gösterimi ve bilgi mühendisliği , klasik AI araştırmasının merkezidir. Bazı "uzman sistemler", bazı dar alanlardaki uzmanların sahip olduğu açık bilgileri toplamaya çalışır. Ek olarak, bazı projeler ortalama bir insanın bildiği "sağduyu bilgisini" dünya hakkında kapsamlı bilgi içeren bir veri tabanında toplamaya çalışır. Kapsamlı bir sağduyu bilgi tabanının içereceği şeyler arasında şunlar vardır: nesneler, özellikler, kategoriler ve nesneler arasındaki ilişkiler; durumlar, olaylar, durumlar ve zaman; nedenleri ve etkileri; bilgi hakkında bilgi (başkalarının bildikleriyle ilgili bildiklerimiz); ve daha az araştırılmış diğer birçok alan. " Var olanın" temsili bir ontolojidir : Yazılım aracılarının bunları yorumlayabilmesi için resmi olarak tanımlanan nesneler, ilişkiler, kavramlar ve özellikler kümesi. Bunların anlambilimleri , açıklama mantığı kavramları, roller ve bireyler olarak yakalanır ve genellikle Web Ontology Dilinde sınıflar, özellikler ve bireyler olarak uygulanır . En genel ontolojilere, belirli bir bilgi alanı (ilgi alanı veya ilgi alanı) hakkında belirli bilgileri kapsayan alan ontolojileri arasında aracı olarak hareket ederek diğer tüm bilgiler için bir temel sağlamaya çalışan üst ontolojiler denir . Bu tür resmi bilgi temsilleri, içeriğe dayalı indeksleme ve erişim, sahne yorumlama, klinik karar desteği, bilgi keşfi (madencilik "ilginç" ve büyük veri tabanlarından eyleme geçirilebilir çıkarımlar) ve diğer alanlarda kullanılabilir.
Bilgi temsilindeki en zor sorunlar arasında şunlar yer alır:
- Varsayılan muhakeme ve yeterlilik sorunu
- İnsanların bildiği şeylerin çoğu "çalışma varsayımları" biçimini alır. Örneğin, sohbette bir kuş gelirse, insanlar tipik olarak yumruk büyüklüğünde şarkı söyleyen ve uçan bir hayvan hayal eder. Bunların hiçbiri tüm kuşlar için doğru değildir. John McCarthy , bu sorunu 1969'da nitelik problemi olarak tanımladı: AI araştırmacılarının temsil etmeyi önemsediği herhangi bir sağduyu kuralı için çok sayıda istisna olma eğilimindedir. Soyut mantığın gerektirdiği şekilde neredeyse hiçbir şey basitçe doğru veya yanlış değildir. AI araştırması, bu soruna bir dizi çözüm keşfetti.
- Sağduyu bilgisinin genişliği
- Ortalama bir insanın bildiği atomik gerçeklerin sayısı çok fazladır. Sağduyu bilgisinden (örneğin, Cyc ) eksiksiz bir bilgi tabanı oluşturmaya çalışan araştırma projeleri, muazzam miktarda zahmetli ontolojik mühendislik gerektirir - her seferinde tek bir karmaşık kavramın elle inşa edilmesi gerekir.
- Bazı sağduyu bilgisinin alt sembolik formu
- İnsanların bildiklerinin çoğu, sözlü olarak ifade edebilecekleri "gerçekler" veya "ifadeler" olarak temsil edilmiyor. Örneğin, bir satranç ustası belirli bir satranç pozisyonundan kaçınacaktır çünkü "fazla açığa çıkmış" hissedecektir veya bir sanat eleştirmeni bir heykele bir kez bakıp bunun sahte olduğunu anlayabilir. Bunlar insan beynindeki bilinçsiz ve alt sembolik sezgiler veya eğilimlerdir. Bunun gibi bilgiler, sembolik, bilinçli bilgi için bilgi verir, destekler ve bir bağlam sağlar. İlgili alt sembolik akıl yürütme probleminde olduğu gibi, yerleşik AI , hesaplamalı zeka veya istatistiksel AI'nın bu bilgiyi temsil etmenin yollarını sağlayacağı umulmaktadır .
Planlama
Akıllı ajanlar hedefler koyabilmeli ve bunlara ulaşabilmelidir. Geleceği görselleştirmek için bir yola ihtiyaçları var - dünyanın durumunun bir temsili ve eylemlerinin onu nasıl değiştireceğine dair tahminlerde bulunabiliyorlar - ve mevcut seçimlerin faydasını (veya "değerini" en üst düzeye çıkaran seçimler yapabiliyorlar ) .
Klasik planlama problemlerinde, temsilci, failin eylemlerinin sonuçlarından emin olmasına izin veren, dünyada hareket eden tek sistem olduğunu varsayabilir. Bununla birlikte, temsilci tek aktör değilse, temsilcinin belirsizlik altında karar vermesini gerektirir. Bu, yalnızca çevresini değerlendirip tahminlerde bulunabilen değil, aynı zamanda tahminlerini değerlendirebilen ve değerlendirmesine göre uyarlayabilen bir aracı gerektirir.
Çok temsilcili planlama , belirli bir hedefe ulaşmak için birçok acentenin işbirliğini ve rekabetini kullanır . Bunun gibi ortaya çıkan davranışlar , evrimsel algoritmalar ve sürü zekası tarafından kullanılır .
Öğrenme
Alanın başlangıcından bu yana yapay zeka araştırmasının temel bir kavramı olan makine öğrenimi (ML), deneyim yoluyla otomatik olarak gelişen bilgisayar algoritmalarının incelenmesidir.
Denetimsiz öğrenme , bir insanın önce girdileri etiketlemesine gerek kalmadan bir girdi akışında kalıplar bulma becerisidir. Denetimli öğrenme , bir insanın önce girdi verilerini etiketlemesini gerektiren hem sınıflandırmayı hem de sayısal regresyonu içerir . Sınıflandırma, bir şeyin hangi kategoriye ait olduğunu belirlemek için kullanılır ve bir program birkaç kategoriden bir dizi örnek gördükten sonra gerçekleşir. Regresyon, girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi tanımlayan ve girdiler değiştikçe çıktıların nasıl değişmesi gerektiğini öngören bir işlev üretme girişimidir. Hem sınıflandırıcılar hem de regresyon öğrenenler, bilinmeyen (muhtemelen örtük) bir işlevi öğrenmeye çalışan "işlev yaklaşımlayıcıları" olarak görülebilir; örneğin, bir spam sınıflandırıcı, bir e-posta metninden "spam" veya "spam değil" olmak üzere iki kategoriden birine eşleştiren bir işlevi öğreniyor olarak görülebilir. Hesaplamalı öğrenme teorisi , öğrencileri hesaplama karmaşıklığı , örnek karmaşıklığı (ne kadar veri gereklidir) veya diğer optimizasyon kavramları ile değerlendirebilir . Gelen öğrenme takviye ajanı iyi yanıtlar için ödüllendirilir ve kötü olanlar için cezalandırdı. Temsilci, sorunlu alanında faaliyet göstermek için bir strateji oluşturmak için bu ödül ve ceza dizisini kullanır.
Doğal dil işleme
Doğal dil işleme (NLP), makinelerin insan dilini okumasını ve anlamasını sağlar . Yeterince güçlü bir doğal dil işleme sistemi, doğal dilde kullanıcı arayüzlerini ve bilginin doğrudan haber metinleri gibi insan tarafından yazılmış kaynaklardan edinilmesini mümkün kılacaktır . Doğal dil işlemenin bazı basit uygulamaları arasında bilgi erişimi , metin madenciliği , soru cevaplama ve makine çevirisi bulunur . Güncel yaklaşımların birçoğu, metnin sözdizimsel temsillerini oluşturmak için kelime birlikte oluşum frekanslarını kullanır. Arama için "anahtar kelime belirleme" stratejileri popüler ve ölçeklenebilir ancak aptalca; "köpek" için bir arama sorgusu, yalnızca "köpek" kelimesi olan belgelerle eşleşebilir ve "kaniş" sözcüğünü içeren bir belgeyi gözden kaçırabilir. "Sözcüksel yakınlık" stratejileri , bir belgenin duyarlılığını değerlendirmek için "kaza" gibi kelimelerin oluşumunu kullanır . Modern istatistiksel NLP yaklaşımları, tüm bu stratejileri ve diğerlerini birleştirebilir ve genellikle sayfa veya paragraf düzeyinde kabul edilebilir doğruluk elde edebilir. Anlamsal NLP'nin ötesinde, "anlatı" NLP'nin nihai amacı, sağduyu muhakemesinin tam bir anlayışını somutlaştırmaktır. 2019 itibarıyla, transformatör tabanlı derin öğrenme mimarileri tutarlı metinler oluşturabilir.
Algı
Makine algısı , dünyanın çeşitli yönlerini anlamak için sensörlerden (kameralar (görünür spektrum veya kızılötesi), mikrofonlar, kablosuz sinyaller ve aktif lidar , sonar, radar ve dokunsal sensörler gibi ) gelen girdileri kullanma yeteneğidir . Uygulamalar arasında konuşma tanıma , yüz tanıma ve nesne tanıma bulunur . Bilgisayar görüşü , görsel girdiyi analiz etme yeteneğidir. Bu tür girdiler genellikle belirsizdir; Çok uzaktaki elli metre yüksekliğindeki dev bir yaya, yakındaki normal boyutlu bir yaya ile aynı pikselleri üretebilir ve AI'nın farklı yorumlamaların göreceli olasılığını ve makullüğünü değerlendirmesini gerektirir, örneğin bunu değerlendirmek için "nesne modelini" kullanarak elli metrelik yayalar yok.
Hareket ve manipülasyon
AI, robotikte yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Modern fabrikalarda yaygın olarak kullanılan gelişmiş robotik kollar ve diğer endüstriyel robotlar , sürtünme ve dişli kaymasına rağmen nasıl verimli hareket edileceğini deneyimlerden öğrenebilirler. Modern bir mobil robot, küçük, statik ve görünür bir ortam verildiğinde kolayca konumunu belirleyebilir ve çevresinin haritasını çıkarabilir ; bununla birlikte, ( endoskopide ) bir hastanın nefes alan vücudunun içi gibi dinamik ortamlar daha büyük bir zorluk teşkil eder. Hareket planlama , bir hareket görevini bireysel eklem hareketleri gibi "ilkellere" ayırma sürecidir. Bu tür bir hareket genellikle, hareketin bir nesneyle fiziksel teması sürdürmeyi gerektirdiği bir süreç olan uyumlu hareketi içerir. Moravec'in paradoksu , insanların hafife aldığı düşük seviyeli duyu-motor becerilerinin bir robota programlanmasının tersine zor olduğunu genelleştirir; Bu paradoks, 1988 yılında "bilgisayarların zeka testlerinde veya dama oynamada yetişkin düzeyinde performans sergilemesinin nispeten kolay ve bir yaşındaki bir çocuğun becerilerini onlara vermenin zor veya imkansız olduğunu belirten Hans Moravec'ten gelmektedir. algı ve hareketliliğe gelir ". Bu, damaların aksine, fiziksel el becerisinin milyonlarca yıldır doğal seçilimin doğrudan hedefi olduğu gerçeğine atfedilir .
Sosyal zeka
Moravec'in paradoksu birçok sosyal zeka biçimine genişletilebilir. Otonom araçların dağıtılmış çok temsilcili koordinasyonu zor bir sorun olmaya devam etmektedir. Duygusal bilgi işlem, insan etkilerini tanıyan, yorumlayan, işleyen veya simüle eden sistemleri içeren disiplinler arası bir şemsiyedir . Duygusal hesaplamayla ilgili orta düzey başarılar, metinsel duyarlılık analizini ve daha yakın zamanda, AI'nın videoya kaydedilmiş bir özne tarafından görüntülenen etkileri sınıflandırdığı çok modlu duygu analizini (bkz. Çok modlu duygu analizi ) içerir.
Uzun vadede, sosyal beceriler ve insan duyguları ve oyun teorisi anlayışı bir sosyal ajan için değerli olacaktır. Başkalarının eylemlerini güdülerini ve duygusal durumlarını anlayarak tahmin etme yeteneği, bir temsilcinin daha iyi kararlar almasına izin verecektir. Bazı bilgisayar sistemleri, insan etkileşiminin duygusal dinamiklerine daha duyarlı görünmek veya başka şekilde insan-bilgisayar etkileşimini kolaylaştırmak için insan duygu ve ifadelerini taklit eder . Benzer şekilde, bazı sanal asistanlar sohbet ederek konuşmak ve hatta mizahi bir şekilde şakalaşmak için programlanmıştır; bu, tecrübesiz kullanıcılara mevcut bilgisayar ajanlarının gerçekte ne kadar zeki olduklarına dair gerçekçi olmayan bir anlayış verme eğilimindedir.
Genel zeka
Tarihsel olarak, Cyc bilgi tabanı (1984–) ve devasa Japon Beşinci Nesil Bilgisayar Sistemleri girişimi (1982–1992) gibi projeler , insan bilişinin genişliğini kapsamaya çalıştı. Bu ilk projeler, niceliksel olmayan sembolik mantık modellerinin sınırlamalarından kaçmayı başaramadı ve geçmişe bakıldığında, alanlar arası yapay zekanın zorluğunu büyük ölçüde hafife aldı. Günümüzde, çoğu mevcut AI araştırmacısı bunun yerine izlenebilir "dar AI" uygulamaları (tıbbi teşhis veya otomobil navigasyonu gibi) üzerinde çalışıyor. Pek çok araştırmacı, farklı bireysel alanlarda bu tür "dar YZ" çalışmalarının sonunda yapay genel zekaya (AGI) sahip bir makineye dahil edileceğini , bu makalede bahsedilen dar becerilerin çoğunu birleştireceğini ve hatta bir noktada insan yeteneğinin çoğunda veya tüm bu alanlar. Birçok ilerlemenin genel, alanlar arası önemi vardır. Yüksek profilli bir örnek, 2010'larda DeepMind'in birçok farklı Atari oyununu kendi başına öğrenebilen "genelleştirilmiş bir yapay zeka" geliştirmesi ve daha sonra sıralı öğrenmeyi başaran bir sistem varyantı geliştirmesidir . Transfer öğrenmenin yanı sıra , varsayımsal AGI atılımları, karar-teorik meta-akıl yürütmeyle meşgul olabilecek yansıtıcı mimarilerin geliştirilmesini ve tüm yapılandırılmamış Web'den kapsamlı bir bilgi tabanının nasıl "bulandırılacağını" bulmayı içerebilir . Bazıları bir tür (şu anda keşfedilmemiş) kavramsal olarak basit, ancak matematiksel olarak zor olan "Ana Algoritma" nın AGI'ye yol açabileceğini iddia ediyor. Son olarak, birkaç "ortaya çıkan" yaklaşım, insan zekasını son derece yakından simüle etmeye çalışıyor ve yapay bir beyin veya simüle edilmiş çocuk gelişimi gibi antropomorfik özelliklerin bir gün genel zekanın ortaya çıktığı kritik bir noktaya ulaşabileceğine inanıyor .
Makineler sorunları insanlar kadar çözecekse, bu makaledeki sorunların çoğu genel zeka gerektirebilir. Örneğin, makine çevirisi gibi belirli basit görevler bile bir makinenin her iki dilde de okuyup yazmasını ( NLP ), yazarın argümanını ( nedenini ) takip etmesini , ne hakkında konuşulduğunu bilmesini ( bilgi ) ve yazarın orijinalini aslına uygun şekilde yeniden üretmesini gerektirir. niyet ( sosyal zeka ). Makine çevirisi gibi bir sorun " yapay zeka tamamlandı " olarak kabul edilir , çünkü insan düzeyinde makine performansına ulaşmak için tüm bu sorunların aynı anda çözülmesi gerekir.
Yaklaşımlar
Yerleşik bir birleştirici teori veya paradigma, AI araştırmasına rehberlik etmez. Araştırmacılar birçok konuda hemfikir değiller. Cevapsız kalan en uzun süredir devam eden sorulardan bazıları şunlar: Yapay zeka, psikoloji veya nörobiyoloji çalışarak doğal zekayı simüle etmeli mi? Yoksa insan biyolojisi , kuş biyolojisinin havacılık mühendisliği kadar yapay zeka araştırmasıyla ilgisi yok mu? Akıllı davranış, basit, zarif ilkeler ( mantık veya optimizasyon gibi ) kullanılarak tanımlanabilir mi? Yoksa çok sayıda ilgisiz sorunu çözmeyi mi gerektiriyor?
Sibernetik ve beyin simülasyonu
1940'larda ve 1950'lerde, bir dizi araştırmacı nörobiyoloji , bilgi teorisi ve sibernetik arasındaki bağlantıyı araştırdı . Bazıları gibi ilkel zeka, sergilemeye elektronik ağlar kullanılan makineler inşa W. Grey Walter 'ın kaplumbağaları ve Johns Hopkins Beast . Bu araştırmacıların çoğu, Princeton Üniversitesi'ndeki Teleological Society ve İngiltere'deki Ratio Club toplantıları için bir araya geldi. 1960'a gelindiğinde, bu yaklaşımın unsurları 1980'lerde yeniden canlandırılacak olsa da, büyük ölçüde terk edildi.
Simgesel
1950'lerin ortalarında dijital bilgisayarlara erişim mümkün hale geldiğinde, AI araştırması insan zekasının sembol manipülasyonuna indirgenme olasılığını keşfetmeye başladı. Araştırma üç enstitüde toplandı: Carnegie Mellon Üniversitesi , Stanford ve MIT ve aşağıda açıklandığı gibi, her biri kendi araştırma tarzını geliştirdi. John Haugeland , AI'ya yönelik bu sembolik yaklaşımları "eski moda AI" veya " GOFAI " olarak adlandırdı. 1960'larda sembolik yaklaşımlar, küçük gösteri programlarında üst düzey "düşünmeyi" simüle etmede büyük başarı elde etti. Sibernetiğe veya yapay sinir ağlarına dayalı yaklaşımlar terk edildi veya arka plana itildi. 1960'larda ve 1970'lerde araştırmacılar, sembolik yaklaşımların sonunda yapay genel zekaya sahip bir makine yaratmada başarılı olacağına ikna olmuşlardı ve bunu kendi alanlarının amacı olarak görüyorlardı.
Bilişsel simülasyon
Ekonomist Herbert Simon ve Allen Newell , insan problem çözme becerilerini inceledi ve bunları resmileştirmeye çalıştı ve çalışmaları, yapay zeka alanının yanı sıra bilişsel bilim , yöneylem araştırması ve yönetim biliminin temellerini attı . Araştırma ekibi , insanların problemleri çözmek için kullandıkları teknikleri simüle eden programlar geliştirmek için psikolojik deneylerin sonuçlarını kullandı. Carnegie Mellon Üniversitesi merkezli bu gelenek, sonunda 1980'lerin ortalarında Soar mimarisinin gelişmesiyle sonuçlanacaktı .
Mantık tabanlı
Simon ve Newell'den farklı olarak John McCarthy , makinelerin insan düşüncesini simüle etmesine gerek olmadığını, bunun yerine insanların aynı algoritmaları kullanıp kullanmadıklarına bakılmaksızın soyut akıl yürütme ve problem çözmenin özünü bulmaya çalışması gerektiğini düşünüyordu. Stanford'daki ( SAIL ) laboratuvarı, bilgi sunumu , planlama ve öğrenme dahil olmak üzere çok çeşitli sorunları çözmek için biçimsel mantığı kullanmaya odaklandı . Mantık aynı zamanda Edinburgh Üniversitesi ve Avrupa'nın başka yerlerindeki çalışmanın odak noktasıydı ve Prolog programlama dili ve mantık programlama biliminin gelişmesine yol açtı .
Mantık karşıtı veya kirli
MIT'deki araştırmacılar ( Marvin Minsky ve Seymour Papert gibi ) görme ve doğal dil işlemedeki zor problemleri çözmenin geçici çözümler gerektirdiğini buldular - hiçbir basit ve genel ilkenin ( mantık gibi ) akıllı davranışın tüm yönlerini yakalayamayacağını savundular . Roger Schank , onların "mantık karşıtı" yaklaşımlarını " dağınık " olarak nitelendirdi ( CMU ve Stanford'daki " düzgün " paradigmaların aksine ). Sağduyulu bilgi tabanları (örneğin Doug Lenat 'ın CYC onlar bir anda yandan bir karmaşık kavram tarafından inşa edilmelidir beri), 'pasaklı' AI bir örnektir.
Bilgiye dayalı
1970'lerde büyük anılara sahip bilgisayarlar kullanıma sunulduğunda, her üç geleneğin de araştırmacıları bilgiyi yapay zeka uygulamalarına dönüştürmeye başladı . Bu "bilgi devrimi" , yapay zeka yazılımının ilk gerçekten başarılı formu olan uzman sistemlerin ( Edward Feigenbaum tarafından tanıtıldı ) geliştirilmesine ve konuşlandırılmasına yol açtı . Tüm uzman sistemler için sistem mimarisinin önemli bir bileşeni, yapay zekayı gösteren gerçekleri ve kuralları saklayan bilgi tabanıdır. Bilgi devrimi, birçok basit AI uygulaması için muazzam miktarda bilginin gerekli olacağının farkına varılmasıyla da yönlendirildi.
Alt sembolik
1980'lere gelindiğinde, sembolik AI'daki ilerleme durmuş gibi görünüyordu ve çoğu, sembolik sistemlerin insan bilişinin tüm süreçlerini, özellikle de algılama , robotik, öğrenme ve örüntü tanımayı asla taklit edemeyeceğine inanıyordu . Bazı araştırmacılar, belirli AI sorunlarına yönelik "alt sembolik" yaklaşımları incelemeye başladı. Alt sembolik yöntemler, belirli bilgi temsilleri olmadan zekaya yaklaşmayı başarır.
Somutlaşmış zeka
Bu, somutlaştırılmış , yerleşik , davranış temelli ve yeni yapay zekayı içerir . Rodney Brooks gibi ilgili robotik alanından araştırmacılar, sembolik yapay zekayı reddettiler ve robotların hareket etmesine ve hayatta kalmasına izin verecek temel mühendislik problemlerine odaklandı. Çalışmaları , 1950'lerin ilk sibernetik araştırmacılarının sembolik olmayan bakış açısını canlandırdı ve AI'da kontrol teorisinin kullanımını yeniden başlattı . Bu , bilişsel bilimin ilgili alanında somutlaşmış zihin tezinin gelişimi ile aynı zamana denk geldi : daha yüksek zeka için vücudun yönlerinin (hareket, algılama ve görselleştirme gibi) gerekli olduğu fikri.
İçinde gelişimsel robotik , gelişimsel öğrenme yaklaşımları özerk kendini keşif, insan öğretmenleri ile sosyal etkileşim ve rehberlik mekanizmaları kullanımına (aktif öğrenme, olgunlaşma, motorlu sinerji, vs.) aracılığıyla yeni becerilerin birikir repertuarları robotlara izin üzerine detaylandırılmıştır.
Hesaplamalı zeka ve yazılımsal bilgi işlem
İlgi sinir ağları ve " bağlantıcı " tarafından canlandırıldı David Rumelhart 1980'lerin ortasında ve diğerleri. Yapay sinir ağları , yumuşak hesaplamanın bir örneğidir - tam mantıksal kesinlik ile çözülemeyen ve yaklaşık bir çözümün genellikle yeterli olduğu sorunlara çözümlerdir. Yapay zekaya yönelik diğer yumuşak hesaplama yaklaşımları arasında bulanık sistemler , Gray sistem teorisi , evrimsel hesaplama ve birçok istatistiksel araç bulunur. Yazılımsal bilgi işlemin yapay zekaya uygulanması, gelişen hesaplamalı zeka disiplini tarafından toplu olarak incelenmektedir .
İstatistiksel
Geleneksel GOFAI'nin çoğu, kendi oyuncak modelleri üzerinde çalışan ancak gerçek dünya sonuçlarını genelleme konusunda başarısız olan sembolik hesaplamalara geçici yamalar üzerinde takılıp kaldı . Ancak, 1990'larda yapay zeka araştırmacıları, rakip mimarileri karşılaştırmak veya birleştirmek için gizli Markov modelleri (HMM), bilgi teorisi ve normatif Bayesçi karar teorisi gibi karmaşık matematiksel araçları benimsedi . Paylaşılan matematik dili, daha yerleşik alanlarla ( matematik , ekonomi veya yöneylem araştırması gibi ) yüksek düzeyde işbirliğine izin verdi . GOFAI ile karşılaştırıldığında, HMM ve sinir ağları gibi yeni "istatistiksel öğrenme" teknikleri , veri setlerinin anlamsal olarak anlaşılmasını zorunlu kılmaksızın, veri madenciliği gibi birçok pratik alanda daha yüksek düzeyde doğruluk kazanıyordu . Gerçek dünya verileriyle artan başarılar, hangi yaklaşımın kendine özgü oyuncak modelleri tarafından sağlanandan daha geniş bir bağlamda daha iyi performans gösterdiğini görmek için farklı yaklaşımları paylaşılan test verileriyle karşılaştırmaya artan vurgu sağlamıştır; AI araştırması daha bilimsel hale geliyordu . Günümüzde deneylerin sonuçları genellikle titizlikle ölçülebilir ve bazen (zorlukla) tekrarlanabilir. Farklı istatistiksel öğrenme tekniklerinin farklı sınırlamaları vardır; örneğin, temel HMM, doğal dilin sonsuz olası kombinasyonlarını modelleyemez. Eleştirmenler, GOFAI'den istatistiksel öğrenmeye geçişin genellikle açıklanabilir AI'dan da uzaklaştığını belirtiyor . AGI araştırmasında, bazı akademisyenler istatistiksel öğrenmeye aşırı güvenmeye karşı uyarıyorlar ve genel zeka elde etmek için GOFAI ile ilgili araştırmaya devam etmenin yine de gerekli olacağını savunuyorlar.
Yaklaşımları entegre etmek
- Akıllı ajan paradigması
- Bir akıllı ajan çevresini algılar ve başarı şansını maksimize eylemleri götüren bir sistemdir. En basit akıllı aracılar, belirli sorunları çözen programlardır. Daha karmaşık etmenler, insanları ve insan örgütlerini ( firmalar gibi ) içerir. Paradigma, belirli bir "hedef işlevini" en üst düzeye çıkarmak için hangi ajanın en iyi olduğunu sorarak, araştırmacıların izole edilmiş problemlere farklı yaklaşımları doğrudan karşılaştırmasına veya hatta birleştirmesine olanak tanır. Belirli bir sorunu çözen bir aracı, işe yarayan herhangi bir yaklaşımı kullanabilir - bazı etkenler sembolik ve mantıksaldır, bazıları alt sembolik yapay sinir ağlarıdır ve diğerleri yeni yaklaşımlar kullanabilir. Paradigma ayrıca araştırmacılara, diğer alanlarla -karar teorisi ve ekonomi gibi- iletişim kurmaları için ortak bir dil verir ve bu da soyut ajanların konseptlerini kullanır. Eksiksiz bir aracı oluşturmak, araştırmacıların gerçekçi entegrasyon sorunlarını ele almasını gerektirir; örneğin, duyusal sistemler çevre hakkında belirsiz bilgiler verdiğinden, planlama sistemleri belirsizlik varlığında işleyebilmelidir. Akıllı ajan paradigması 1990'larda geniş çapta kabul gördü.
- Aracı mimarileri ve bilişsel mimariler
- Araştırmacılar etkileşim üzerinden akıllı sistemleri kurmak için sistemler tasarladık akıllı ajanlar bir de çoklu ajan sisteminin . Bir hiyerarşik kontrol sistemi rahat zaman kısıtlamaları planlama ve dünya modelleme olanak en yüksek seviyelerde en düşük, reaktif seviyeleri ve geleneksel sembolik AI de alt sembolik AI arasında bir köprü oluşturur. Bazı bilişsel mimariler, dar bir sorunu çözmek için özel olarak oluşturulmuştur; Soar gibi diğerleri, insan bilişini taklit etmek ve genel zeka hakkında içgörü sağlamak için tasarlanmıştır. Soar'ın modern uzantıları, hem sembolik hem de alt sembolik bileşenleri içeren hibrit akıllı sistemlerdir .
Araçlar
Başvurular
AI, herhangi bir entelektüel görevle ilgilidir. Modern yapay zeka teknikleri yaygındır ve burada listelenemeyecek kadar çoktur. Sıklıkla, bir teknik ana akım kullanıma ulaştığında, artık yapay zeka olarak kabul edilmez; bu fenomen AI etkisi olarak tanımlanır .
Yüksek profilli AI örnekleri arasında otonom araçlar ( dronlar ve kendi kendine giden arabalar gibi ), tıbbi teşhis, sanat yaratma (şiir gibi), matematiksel teoremleri kanıtlama, oyun oynama (Satranç veya Go gibi), arama motorları ( Google arama ), çevrimiçi asistanlar ( Siri gibi ), fotoğraflarda görüntü tanıma, spam filtreleme, uçuş gecikmelerini tahmin etme, yargı kararlarının tahmin edilmesi, çevrimiçi reklamları hedefleme ve enerji depolama
Sosyal medya sitelerinin gençler için bir haber kaynağı olarak TV'yi geride bırakması ve haber kuruluşları dağıtım oluşturmak için giderek daha fazla sosyal medya platformlarına bağımlı hale gelmesiyle birlikte, büyük yayıncılar artık hikayeleri daha etkili bir şekilde yayınlamak ve daha yüksek hacimlerde trafik oluşturmak için yapay zeka (AI) teknolojisini kullanıyor.
AI, içerik değiştiren bir teknoloji olan Deepfakes de üretebilir . ZDNet, "Gerçekte gerçekleşmemiş bir şeyi ortaya koyuyor," diyor Amerikalıların% 88'i Deepfake'in yarardan çok zarara yol açabileceğine inanmasına rağmen, sadece% 47'si hedef alınabileceklerine inanıyor. Seçim yılının patlaması aynı zamanda sahte siyasetçi medyanın videolarına yönelik tehditlere karşı kamuoyunun söylemini de açar.
Felsefe ve etik
AI ile ilgili üç felsefi soru vardır:
- Yapay genel zekanın mümkün olup olmadığı ; Bir makinenin, bir insanın zekayı kullanarak çözebileceği herhangi bir sorunu çözüp çözemeyeceği veya bir makinenin başarabileceklerinin zor sınırları olup olmadığı.
- Akıllı makinelerin tehlikeli olup olmadığı; insanların makinelerin etik bir şekilde davranmasını ve etik bir şekilde kullanılmasını nasıl sağlayabileceği.
- Bir makinenin, insanoğlunun yaptığı gibi zihin , bilinç ve zihinsel durumlara sahip olup olamayacağı ; bir makine bilinçli olabilir ve dolayısıyla belirli hakları hak ederse - ve bir makine kasıtlı olarak zarar verebilirse.
Yapay genel zekanın sınırları
- Alan Turing'in "kibar kongresi"
- Bir makinenin "düşünebilir" olup olmadığına karar vermek gerekmez; Bir makinenin bir insan kadar akıllıca hareket edip edemeyeceğine karar verilmesi yeterlidir. Yapay zeka ile ilişkili felsefi problemlere bu yaklaşım, Turing testinin temelini oluşturur .
- Dartmouth önerisi
- "Öğrenmenin her yönü veya zekanın diğer herhangi bir özelliği o kadar kesin bir şekilde tanımlanabilir ki, onu simüle etmek için bir makine yapılabilir." Bu varsayım, 1956'daki Dartmouth Konferansı teklifinde basıldı.
- Newell ve Simon'ın fiziksel sembol sistemi hipotezi
- "Fiziksel bir simge sistemi, genel akıllı eylem için gerekli ve yeterli araçlara sahiptir." Newell ve Simon, zekanın semboller üzerindeki resmi işlemlerden oluştuğunu iddia ediyor. Hubert Dreyfus , tersine, insan uzmanlığının bilinçli sembol manipülasyonundan çok bilinçdışı içgüdüye ve açık sembolik bilgiden çok durum için bir "his" sahibi olmaya bağlı olduğunu savunuyor. ( Dreyfus'un AI eleştirisine bakın .)
- Gödelci argümanlar
- Gödel'in kendisi, John Lucas (1961'de) ve Roger Penrose (1989'dan itibaren daha ayrıntılı bir argümanla), insan matematikçilerinin sürekli olarak kendi "Gödel ifadelerinin" gerçeğini görebildikleri ve bu nedenle mekaniklerin ötesinde hesaplama yeteneklerine sahip oldukları konusunda oldukça teknik argümanlar yaptılar. Turing makineleri. Ancak bazı insanlar "Gödelci argümanlara" katılmıyor.
- Yapay beyin argümanı
- Beynin makineler tarafından simüle edilebileceğini ve beyinler zeka sergilediği için bu simüle edilmiş beyinlerin de zeka sergilemeleri gerektiğini iddia eden bir argüman - ergo, makineler akıllı olabilir. Hans Moravec , Ray Kurzweil ve diğerleri, beyni doğrudan donanım ve yazılıma kopyalamanın teknolojik olarak mümkün olduğunu ve böyle bir simülasyonun esasen orijinaliyle aynı olacağını savundular.
- AI etkisi
- Makinelerin zaten zeki olduğunu iddia eden bir hipotez , ancak gözlemciler bunu fark edemediler. Örneğin, derin mavi yendi Garry Kasparov satranç, makine istihbarat sergileyen olarak tarif edilebilir. Bununla birlikte, izleyiciler genellikle bir yapay zeka programının davranışını, bunun "gerçek" zeka olmadığını savunarak ve "gerçek" zekanın, davranış makinelerinin yapamayacağı her şey olarak tanımlandığını iddia ederek küçümserler.
Etik makineler
Zekaya sahip makineler, zekalarını zararı önlemek ve riskleri en aza indirmek için kullanma potansiyeline sahiptir; dünyadaki eylemlerini daha iyi seçmek için etik akıl yürütme becerisine sahip olabilirler . Bu nedenle, yapay zeka ve robotik için politikalar geliştirmek ve bunları düzenlemek için politika oluşturmaya ihtiyaç vardır. Bu alandaki araştırmalar makine etiği , yapay ahlaki ajanlar , dost canlısı yapay zeka ve insan hakları çerçevesi oluşturmaya yönelik tartışmaları da içeriyor .
Joseph Weizenbaum içinde Bilgisayar Güç ve İnsan Reason AI uygulamaları değil, tanımı gereği, başarıyla hakiki insan empati taklit olabilir ve bu tür gibi alanlarda AI teknoloji kullanımı olduğunu yazdı müşteri hizmetleri veya psikoterapi derinden yanıltıcı edildi. Weizenbaum ayrıca AI araştırmacılarının (ve bazı filozofların) insan zihnini bir bilgisayar programından (şu anda hesaplama olarak bilinen bir konum) başka bir şey olarak görmeye istekli olmalarından rahatsız oldu . Weizenbaum'a göre bu noktalar, AI araştırmasının insan yaşamının değerini düşürdüğünü gösteriyor.
Yapay ahlaki ajanlar
Wendell Wallach, Moral Machines For Wallach adlı kitabında yapay ahlaki ajanlar (AMA) kavramını tanıttı , AMA'lar, "İnsanlık Bilgisayarların Ahlaki Yapmasını İstiyor mu?" Şeklinde tanımladığı iki temel soruyla yönlendirilen yapay zeka araştırma alanının bir parçası haline geldi. Kararlar "ve" (Ro) botları Gerçekten Ahlaki Olabilir mi ". Wallach'a göre soru, toplumun AMA'ların gelişimi üzerine koyabileceği kısıtlamaların aksine, makinelerin ahlaki davranışın eşdeğerini gösterip gösteremeyeceği meselesine odaklanmış değil .
Makine etiği
Makine etiği alanı, makinelere etik ilkeler vermekle veya karşılaşabilecekleri etik ikilemleri çözmenin bir yolunu keşfetmeye yönelik bir prosedürle, kendi etik karar alma mekanizmaları aracılığıyla etik açıdan sorumlu bir şekilde işlev görmelerini sağlamakla ilgilidir. Alan, AAAI Güz 2005 Makine Etiği Sempozyumunda açıklanmıştır: "Teknoloji ve etik arasındaki ilişkiyle ilgili geçmiş araştırmalar, büyük ölçüde teknolojinin insanlar tarafından sorumlu ve sorumsuz kullanımına odaklanmıştır ve birkaç kişi insanoğlunun nasıl olması gerektiğiyle ilgilenmektedir. Her durumda, yalnızca insanlar etik akıl yürütme ile meşgul olmuştur. En azından bazı makinelere etik bir boyut ekleme zamanı gelmiştir.Makineleri içeren davranışların etik sonuçlarının yanı sıra makinedeki son ve potansiyel gelişmelerin tanınması bilgisayar korsanlığı, yazılım mülkiyeti sorunları, gizlilik sorunları ve normalde bilgisayar etiğine atfedilen diğer konuların aksine, makine etiği makinelerin insan kullanıcılara ve diğer makinelere karşı davranışıyla ilgilenir.Makine etiği araştırması bunu hafifletmenin anahtarıdır otonom sistemlerle ilgili endişeler — otonom makineler kavramının böyle bir sisteme sahip olmadığı iddia edilebilir. boyut, makine zekası ile ilgili tüm korkunun temelidir. Dahası, makine etiğinin araştırılması, mevcut etik teorilerle ilgili sorunların keşfedilmesini sağlayarak Etik hakkındaki düşüncemizi ilerletebilir. "Makine etiği bazen makine ahlakı, hesaplama etiği veya hesaplama ahlakı olarak adlandırılır. Bu yeni ortaya çıkan alanın çeşitli perspektifleri olabilir. AAAI Güz 2005 Makine Etiği Sempozyumu'ndan kaynaklanan "Makine Etiği" nin toplanan baskısında bulundu.
Kötü niyetli ve arkadaş canlısı AI
Siyaset bilimci Charles T. Rubin , yapay zekanın hayırsever olacak şekilde tasarlanamayacağı ve garanti edilemeyeceğine inanıyor. "Yeterince ilerlemiş herhangi bir yardımseverliğin kötü niyetten ayırt edilemeyeceğini" savunuyor. İnsanlar, makinelerin veya robotların bize olumlu davranacağını varsaymamalı çünkü onların özel biyolojimizle birlikte (AI'lerin paylaşmayacağı) birlikte gelişen ahlak sistemimize sempati duyacaklarına inanmak için önsel bir neden yok . Hiper zeki yazılım, insanlığın devam eden varlığını desteklemeye karar vermeyebilir ve durdurulması son derece zor olacaktır. Bu konu son zamanlarda akademik yayınlarda medeniyet, insanlar ve Dünya gezegeni için gerçek bir risk kaynağı olarak tartışılmaya başlandı.
Bununla başa çıkmak için bir öneri, ilk genel olarak akıllı YZ'nin ' Dost YZ ' olmasını ve daha sonra geliştirilen YZ'leri kontrol edebilmesini sağlamaktır. Bazıları bu tür bir kontrolün gerçekten yerinde kalıp kalamayacağını sorguluyor.
Önde gelen yapay zeka araştırmacısı Rodney Brooks , "Önümüzdeki birkaç yüz yıl içinde herhangi bir zamanda kötü niyetli YZ geliştirmemiz konusunda endişelenmenin bir hata olduğunu düşünüyorum. Endişenin, çok yakın zamandaki gerçek ilerlemeler arasındaki farkı ayırt etmemekle ilgili temel bir hatadan kaynaklandığını düşünüyorum. Yapay zekanın belirli bir yönü ve duyarlı istemli zeka oluşturmanın büyüklüğü ve karmaşıklığı. "
Ölümcül otonom silahlar endişe vericidir. Şu anda, Amerika Birleşik Devletleri, Çin, Rusya ve Birleşik Krallık dahil olmak üzere 50'den fazla ülke savaş robotları araştırıyor. Süper zeki yapay zekadan kaynaklanan risklerden endişe duyan birçok kişi, yapay asker ve dronların kullanımını da sınırlamak istiyor.
Makine bilinci, duyarlılık ve zihin
Bir yapay zeka sistemi insan zekasının tüm temel yönlerini kopyalarsa, bu sistem de duyarlı olacak mı - bilinçli deneyimleri olan bir zihne sahip olacak mı? Bu soru, genellikle bilincin zor problemi olarak adlandırılan, insan bilincinin doğasıyla ilgili felsefi problemle yakından ilgilidir .
Bilinç
David Chalmers , zihni anlamada iki problem belirledi ve bunu "zor" ve "kolay" bilinç problemleri olarak adlandırdı. Kolay sorun, beynin sinyalleri nasıl işlediğini anlamak, plan yapmak ve davranışları kontrol etmektir. Zor sorun, bunun nasıl hissettirdiğini veya neden herhangi bir şeymiş gibi hissetmesi gerektiğini açıklamaktır . İnsan bilgi işlemenin açıklanması kolaydır, ancak insan öznel deneyiminin açıklanması zordur.
Örneğin, bir kişiye bir renk örneği gösterilip onu "kırmızı" diyerek tanımladığında ne olacağını düşünün. Kolay problem, sadece bir kişinin renk örneğinin kırmızı olduğunu bilmesini mümkün kılan beyindeki mekanizmayı anlamayı gerektirir. Zor olan sorun, insanların başka bir şey bilmeleridir - ayrıca kırmızının neye benzediğini de bilirler . (Kör doğmuş bir kişinin kırmızının neye benzediğini bilmeden bir şeyin kırmızı olduğunu bilebileceğini düşünün.) Herkes öznel deneyimin olduğunu bilir, çünkü bunu her gün yapar (örneğin, tüm gören insanlar kırmızının neye benzediğini bilir). Zor sorun beynin onu nasıl yarattığını, neden var olduğunu ve bilgiden ve beynin diğer yönlerinden nasıl farklı olduğunu açıklamaktır.
Hesaplamacılık ve işlevselcilik
Hesaplamacılık, zihin felsefesinde insan zihninin veya insan beyninin (veya her ikisinin) bir bilgi işleme sistemi olduğu ve düşüncenin bir bilgisayar biçimi olduğu konumudur. Bilişimcilik, zihin ve beden arasındaki ilişkinin, yazılım ve donanım arasındaki ilişkiye benzer veya aynı olduğunu ve bu nedenle zihin-beden sorununa bir çözüm olabileceğini savunur . Bu felsefi konum, 1960'larda yapay zeka araştırmacılarının ve bilişsel bilim adamlarının çalışmalarından ilham aldı ve başlangıçta filozoflar Jerry Fodor ve Hilary Putnam tarafından önerildi .
Güçlü AI hipotezi
John Searle'ın "güçlü yapay zeka" olarak adlandırdığı felsefi konum, " Doğru girdilere ve çıktılara sahip uygun şekilde programlanmış bilgisayar, böylece, tam olarak insanların zihinleri olduğu gibi bir zihne sahip olacaktır." Searle , bizden bilgisayarın içine bakmamızı ve "aklın" nerede olabileceğini bulmamızı isteyen Çin odası argümanıyla bu iddiaya karşı çıkıyor.
Robot hakları
Zekası olan bir makine yaratılabiliyorsa, o da hissedilebilir mi? Hissedebiliyorsa, bir insanla aynı haklara sahip mi? Şu anda " robot hakları " olarak bilinen bu konu, şu anda örneğin Kaliforniya'nın Gelecek Enstitüsü tarafından ele alınmaktadır , ancak birçok eleştirmen tartışmanın erken olduğuna inanmaktadır. Bazı trans hümanizmi eleştirenler, herhangi bir varsayımsal robot hakkının, hayvan hakları ve insan haklarıyla ilgili bir yelpazede yer alacağını iddia ediyor . Konu, 2010 belgesel filmi Plug & Pray'de ve Star Trek Next Generation gibi birçok bilim kurgu medyasında , araştırma için parçalarına ayrılmakla savaşan ve "insan olmak" isteyen Komutan Data karakteriyle derinlemesine tartışılıyor. Voyager'da robotik hologramlar.
Süper zeka
Akıllı makinelerin - veya insan-makine hibritlerinin - olabileceğinin sınırları var mı? Bir süper zeka, aşırı zeka veya insanüstü zeka, en parlak ve en yetenekli insan aklının çok ötesinde bir zekaya sahip olan varsayımsal bir ajandır. Süper zeka, bu tür bir ajanın sahip olduğu zeka biçimini veya derecesini de ifade edebilir.
Teknolojik tekillik
Strong AI ile ilgili araştırma yeterince akıllı yazılım ürettiyse, kendini yeniden programlayabilir ve geliştirebilir. İyileştirilmiş yazılım, kendini geliştirmede daha da iyi olacak ve özyinelemeli kişisel gelişime yol açacaktır . Yeni zeka böylece katlanarak artabilir ve insanları dramatik bir şekilde aşabilir. Bilim kurgu yazarı Vernor Vinge bu senaryoya " tekillik " adını verdi . Teknolojik tekillik, teknolojilerdeki ilerlemenin hızlanmasının, yapay zekanın insan entelektüel kapasitesini ve kontrolünü aşacağı, dolayısıyla medeniyeti radikal bir şekilde değiştireceği ve hatta sonlandıracağı bir kaçış etkisine neden olacağı zamandır. Böyle bir zekanın yeteneklerinin anlaşılması imkansız olabileceğinden, teknolojik tekillik, ötesinde olayların öngörülemez ve hatta anlaşılmaz olduğu bir olaydır.
Ray Kurzweil , 2029 yılına kadar masaüstü bilgisayarların insan beyniyle aynı işlem gücüne sahip olacağını hesaplamak için Moore yasasını (dijital teknolojideki amansız üstel gelişmeyi tanımlayan) kullandı ve tekilliğin 2045'te gerçekleşeceğini öngördü.
Transhümanizm
Robot tasarımcısı Hans Moravec , sibernetikçi Kevin Warwick ve mucit Ray Kurzweil , insanların ve makinelerin gelecekte her ikisinden de daha yetenekli ve güçlü siborglarla birleşeceğini öngördü . Transhümanizm olarak adlandırılan bu fikrin kökleri Aldous Huxley ve Robert Ettinger'e dayanıyor .
Edward Fredkin , Samuel Butler'ın " Makineler Arasında Darwin " in 1863 yılına kadar ileri sürdüğü ve George Dyson tarafından aynı adlı kitabında genişletilmiş bir fikir olan "yapay zekanın evrimin bir sonraki aşaması" olduğunu savunuyor . 1998.
Etki
AI'nın uzun vadeli ekonomik etkileri belirsizdir. Ekonomistlerin yaptığı bir anket, robotların ve yapay zekanın artan kullanımının uzun vadeli işsizlikte önemli bir artışa neden olup olmayacağı konusunda anlaşmazlık gösterdi , ancak üretkenlik kazanımları yeniden dağıtılırsa bunun net bir fayda olabileceği konusunda genellikle hemfikirler . Ekonomik faydalar için yapay zekayı savunan bir Şubat 2020 Avrupa Birliği beyaz bülteni, "sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesi (ör. Teşhisi daha hassas hale getirme, hastalıkların daha iyi önlenmesini sağlama), çiftçiliğin verimliliğini artırma, iklim değişikliğinin azaltılmasına ve adaptasyonuna katkıda bulunma dahil," [ve] olası riskleri kabul ederken kestirimci bakım yoluyla üretim sistemlerinin verimliliğini artırmak.
Otomasyon ve istihdam arasındaki ilişki karmaşıktır. Otomasyon eski işleri ortadan kaldırırken, mikro ekonomik ve makro ekonomik etkilerle de yeni işler yaratır. Önceki otomasyon dalgalarının aksine, birçok orta sınıf iş yapay zeka ile ortadan kaldırılabilir; The Economist , "Sanayi Devrimi sırasında buhar gücünün mavi yakalılara yaptığını yapay zekanın beyaz yakalı işlere yapabileceği endişesi" "ciddiye almaya değer" diyor. Riskin sübjektif tahminleri büyük ölçüde değişir; örneğin, Michael Osborne ve Carl Benedikt Frey , ABD'deki işlerin% 47'sinin potansiyel otomasyon açısından "yüksek risk" altında olduğunu tahmin ederken, bir OECD raporu ABD'deki işlerin yalnızca% 9'unu "yüksek riskli" olarak sınıflandırıyor. Aşırı risk altındaki işler hukukçulardan fast food aşçılarına kadar çeşitlilik gösterirken, kişisel sağlık hizmetlerinden din adamlarına kadar bakımla ilgili meslekler için iş talebinin artması muhtemeldir. Yazar Martin Ford ve diğerleri daha da ileri giderek birçok işin rutin, tekrarlayan ve (bir yapay zeka için) öngörülebilir olduğunu iddia ediyor; Ford, bu işlerin önümüzdeki birkaç on yıl içinde otomatik hale getirilebileceği ve yeni işlerin çoğunun yeniden eğitimle bile "ortalama kabiliyete sahip kişiler için erişilebilir" olmayabileceği konusunda uyarıyor. Ekonomistler, geçmişte teknolojinin toplam istihdamı azaltmaktan ziyade artma eğiliminde olduğuna dikkat çekiyorlar, ancak AI ile "keşfedilmemiş bir bölgede olduğumuzu" kabul ediyorlar.
AI ve otomasyon potansiyel olumsuz etkileri için büyük bir sorun vardı Andrew Yang 'ın 2020 başkanlık kampanyası ABD'de. Birleşmiş Milletler UNICRI Yapay Zeka ve Robotik Merkezi Başkanı Irakli Beridze, "Benim açımdan yapay zeka için tehlikeli uygulamaların suçlular ya da onu büyük süreçleri bozmak için kullanan büyük terör örgütleri olacağını düşünüyorum. sadece saf zarar verin. [Teröristler zarar verebilir] dijital savaş yoluyla veya robotik, insansız hava araçları, yapay zeka ve diğer şeylerin bir kombinasyonu olabilir ve gerçekten tehlikeli olabilir. Ve tabii ki, diğer riskler gibi şeylerden gelir. İş kayıpları. İşini kaybeden çok sayıda insan varsa ve bir çözüm bulamazsak, bu son derece tehlikeli olacaktır. Ölümcül otonom silah sistemleri gibi şeyler uygun şekilde yönetilmelidir - aksi takdirde muazzam kötüye kullanım potansiyeli vardır. "
Dar AI riskleri
Yapay zekanın yaygın kullanımı , tehlikeli veya istenmeyen istenmeyen sonuçlara yol açabilir . Future of Life Institute'tan bilim adamları, diğerlerinin yanı sıra, AI'nın ekonomiyi nasıl etkilediğini, AI ile ilgili yasaları ve etiği ve AI güvenlik risklerinin nasıl en aza indirileceğini görmek için bazı kısa vadeli araştırma hedeflerini açıkladılar. Uzun vadede, bilim adamları yeni teknolojilerle birlikte gelen olası güvenlik risklerini en aza indirirken işlevi optimize etmeye devam etmeyi önerdiler.
Bazıları, yapay zeka programlarının önyargı sergileyen verileri işledikten sonra istemeden önyargılı hale gelebileceğinden, algoritmik önyargıdan endişe duyuyor . Algoritmaların hukuk sistemlerinde zaten çok sayıda uygulaması vardır. Bunun bir örneği olan COMPAS , yaygın kullanılan ticari bir program ABD mahkemelerinin bir olasılığını değerlendirmek için davalı bir hale sabıkalı . ProPublica , siyahi davalıların COMPAS tarafından atanan ortalama tekrar suç işleme risk seviyesinin, beyaz davalıların COMPAS tarafından atanan ortalama risk seviyesinden önemli ölçüde daha yüksek olduğunu iddia ediyor.
Genel AI riskleri
Fizikçi Stephen Hawking , Microsoft'un kurucusu Bill Gates ve SpaceX'in kurucusu Elon Musk , Hawking'in bunun " insan ırkının sonunu " getirebileceği teorisiyle yapay zekanın insanların onu kontrol edemeyeceği noktaya gelişebileceği ihtimaline ilişkin endişelerini dile getirdiler .
Tam yapay zekanın gelişmesi, insan ırkının sonunu getirebilir. İnsanlar yapay zekayı geliştirdikten sonra, kendi başına başlayacak ve kendini giderek artan bir hızla yeniden tasarlayacak. Yavaş biyolojik evrimle sınırlanan insanlar rekabet edemez ve yerini alacaktır.
Filozof Nick Bostrom , Superintelligence adlı kitabında yapay zekanın insanlık için bir tehdit oluşturacağına dair bir argüman sunuyor. Yeterince akıllı AI'nın, belirli bir hedefe ulaşmaya dayalı eylemler seçmesi durumunda, kaynak edinme veya kendini kapatılmaktan koruma gibi yakınsak davranışlar sergileyeceğini savunuyor . Bu YZ'nin hedefleri insanlığın hedeflerini tam olarak yansıtmıyorsa (bir örnek, mümkün olduğunca çok sayıda pi sayısını hesaplaması söylenen bir yapay zeka), daha fazla kaynak elde etmek veya nihayetinde amacına daha iyi ulaşmak için kendini kapatılmasını önlemek için insanlığa zarar verebilir. . Bostrom ayrıca insanlığın değerlerini gelişmiş bir yapay zekaya tam olarak aktarmanın zorluğunu vurguluyor. Yanlış yönlendirilmiş bir girişimi göstermek için bir yapay zekaya insanları gülümsetme hedefi vermenin varsayımsal örneğini kullanıyor. Bostrom, bu senaryodaki yapay zekanın süper zeki hale gelmesi durumunda, çoğu insanın korkunç bulacağı yöntemlere başvurabileceğini, örneğin "insanların yüz kaslarına sürekli, ışıldayan sırıtmalara neden olacak elektrotlar yerleştirmek" gibi yöntemlere başvurabileceğini ileri sürüyor, çünkü bu etkili bir insanları gülümsetme hedefine ulaşmanın yolu. Yapay zeka araştırmacısı Stuart J. Russell , Human Compatible kitabında , Bostrom'un endişelerinden bazılarını yineliyor ve aynı zamanda , belirsizliğe ve insanlara hürmete odaklanan, muhtemelen ters pekiştirmeli öğrenmeyi içeren, kanıtlanabilecek şekilde faydalı makineler geliştirmeye yönelik bir yaklaşım öneriyor .
Yapay zekadan kaynaklanan risk konusundaki endişe, bazı yüksek profilli bağışlara ve yatırımlara yol açtı. Peter Thiel , Amazon Web Services ve Musk gibi bir grup önde gelen teknoloji devi , sorumlu yapay zeka gelişimini desteklemeyi amaçlayan kar amacı gütmeyen bir şirket olan OpenAI'ye 1 milyar dolar taahhüt etti . Yapay zeka alanındaki uzmanların görüşleri, nihai insanüstü yetenekli yapay zekadan kaynaklanan risklerle hem ilgili hem de umursamayan büyük fraksiyonlarla karışık. Diğer teknoloji endüstrisi liderleri, yapay zekanın şu anki haliyle yardımcı olduğuna ve insanlara yardım etmeye devam edeceğine inanıyor. Oracle CEO'su Mark Hurd , AI sistemlerini yönetmek için insanlara ihtiyaç duyulacağından AI'nın "aslında daha fazla iş yaratacağını, daha az iş yaratacağını" belirtti. Facebook CEO'su Mark Zuckerberg , yapay zekanın hastalıkları tedavi etmek ve otonom arabaların güvenliğini artırmak gibi "çok sayıda olumlu şeyin kilidini açacağına" inanıyor. Musk, 2015 yılının Ocak ayında AI karar vermeyi anlama konusundaki araştırmaları finanse etmek için Hayatın Geleceği Enstitüsü'ne 10 milyon dolar bağışladı . Enstitünün hedefi, teknolojinin artan gücünü "yönettiğimiz bilgeliği büyütmektir". Musk aynı zamanda DeepMind ve Vicarious gibi yapay zeka geliştiren şirketlere "yapay zeka ile neler olup bittiğini takip etmeleri için fon sağlıyor . Bence orada potansiyel olarak tehlikeli bir sonuç var."
Kontrolsüz gelişmiş yapay zeka tehlikesinin farkına varılması için varsayımsal yapay zekanın tüm insanlığı etkisiz hale getirmesi ya da altını çizmesi gerekecekti ki, uzmanların azınlığı gelecekte araştırmaya değmeyecek kadar uzak bir olasılık olduğunu iddia ediyor. Diğer karşı argümanlar, insanların yapay zeka perspektifinden doğası gereği veya yakınsama değerine sahip olması etrafında döner.
Yönetmelik
Yapay zekanın düzenlenmesi, yapay zekayı (AI) teşvik etmek ve düzenlemek için kamu sektörü politikalarının ve yasalarının geliştirilmesidir ; bu nedenle algoritmaların daha geniş düzenlenmesi ile ilgilidir . AI için düzenleme ve politika ortamı, Avrupa Birliği de dahil olmak üzere küresel olarak yargı alanlarında ortaya çıkan bir konudur. Hem AI'yı teşvik etmek hem de ilişkili riskleri yönetmek için düzenlemenin gerekli olduğu düşünülmektedir. YZ'nin inceleme kurulları gibi mekanizmalar aracılığıyla düzenlenmesi, YZ kontrol sorununa yaklaşmanın sosyal yolları olarak da görülebilir .
Kurguda
Düşünme yeteneğine sahip yapay varlıklar, antik çağlardan beri hikaye anlatma araçları olarak ortaya çıktı ve bilim kurguda kalıcı bir tema oldu .
Ortak bir kinaye bu eserlerde ile başladı Mary Shelley 'in Frankenstein bir insan yaratma onun ustaları için bir tehdit haline gelir. Bu, Arthur C.Clarke'nin ve Stanley Kubrick'in 2001: A Space Odyssey (her ikisi de 1968), Discovery One uzay gemisinden sorumlu cani bilgisayar olan HAL 9000 ile Terminator (1984) ve The Matrix (1999) gibi çalışmaları içerir. ). Buna karşılık, The Day the Earth Stood Still (1951) ve Bishop from Aliens (1986) gibi nadir ve sadık robotlar popüler kültürde daha az öne çıkıyor.
Isaac Asimov , Robotiklerin Üç Yasasını birçok kitapta ve hikayede tanıttı , en önemlisi aynı adı taşıyan süper akıllı bir bilgisayar hakkındaki "Multivac" serisi. Asimov yasaları genellikle makine etiği ile ilgili sıradan tartışmalar sırasında gündeme getirilir; Neredeyse tüm yapay zeka araştırmacıları, popüler kültür aracılığıyla Asimov yasalarına aşinalarken, genellikle yasaları birçok nedenden ötürü işe yaramaz görüyorlar, bunlardan biri de belirsizlikleridir.
Transhümanizm (insanların ve makinelerin birleşmesi) Ghost in the Shell mangasında ve bilim kurgu dizisi Dune'da keşfedildi . 1980'lerde, sanatçı Hajime Sorayama'nın Sexy Robots serisi Japonya'da boyandı ve yayınlandı ve gerçek organik insan formunu gerçekçi kaslı metalik derilerle tasvir etti ve daha sonra George Lucas ve diğerleri gibi film yapımcıları tarafından kullanılan veya etkilenen film yapımcıları tarafından kullanılan "Gynoids" kitabı izlendi. reklamlar. Sorayama, bu organik robotları hiçbir zaman doğanın gerçek bir parçası olarak görmedi, ama her zaman insan zihninin doğal olmayan bir ürünü, gerçek formda gerçekleştirilse bile zihinde var olan bir fantezi.
Bizi insan yapan şeyin temel sorusuyla yüzleşmeye zorlamak için yapay zekayı kullanan birçok çalışma , hissetme ve dolayısıyla acı çekme yeteneğine sahip yapay varlıkları gösteriyor . Bu görünür Karel Čapek 'ın RUR , filmler Yapay Zeka ve Ex Machina yanı sıra roman Elektronik Koyunlar mı Androidler Rüya? Philip K. Dick tarafından . Dick, insan öznelliği anlayışımızın yapay zeka ile oluşturulan teknoloji tarafından değiştirildiği fikrini ele alıyor.